热门标签
标签: 时间序列
以下是与 "时间序列" 标签相关的所有文章。
- 对于时间序列数据,用于描述其变化趋势的图形通常是()。
- 修正的时间序列回归分析法,关键是确定修正的时间变量t值。由于时间序列具有近大远小、间隔相等的特点,因此,修正后的t值必须满足以下哪些条件()。
- 检查数据的完整性及一致性,消除噪声、冗余数据,根据时间序列和已知的变化情况填充丢失数据等是数据预处理中的数据选取()。
- 德宾-沃森d统计量仅在时间序列数据的回归模型中有意义。
- 对含有平均、随机和趋势三种成分的时间序列,应采用的预测方法是:1、简单移动平均法2、加权移动平均法3、指数平滑法4、回归分析法
- 将DFT用作频谱分析时,要想提高频率分辨率,可以将时间序列补零,从而增加DFT的点数,达到分辨相近频率分量的目的。
- 不同频率的连续时间正弦信号经过采样后可能会得到相同的离散时间序列
- 当时间序列数据出现明显上升或下降的趋势时,下列哪种预测方法较为合适?
- 时间序列预测是按时间发展的顺序来进行预测,主要用于规则性数据。
- 在预测的时间序列中,四个独立的主要组成因索是()